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XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程)

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章。 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验。之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水。由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧。 首先,很幸运的是,Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参: sklearn.model_selection.GridSearchCV 常用参数解读: estimator:所使用的分类器,如果比赛中使用的是XGBoost的话,就是生成的model。比如: model = xgb.XGBRegressor(**other_params) param_grid:值为字典或者列表,即需要最优化的参数的取值。比如:cv_params = {'n_estimators': [550, 575,...

Java实现单向链表基本功能

一、前言 最近在回顾数据结构与算法,有部分的算法题用到了栈的思想,说起栈又不得不说链表了。数组和链表都是线性存储结构的基础,栈和队列都是线性存储结构的应用~ 本文主要讲解单链表的基础知识点,做一个简单的入门~如果有错的地方请指正 二、回顾与知新 说起链表,我们先提一下数组吧,跟数组比较一下就很理解链表这种存储结构了。 2.1回顾数组 数组我们无论是C、Java都会学过: 数组是一种连续存储线性结构,元素类型相同,大小相等 数组的优点: 存取速度快 数组的缺点: 事先必须知道数组的长度 插入删除元素很慢 空间通常是有限制的 需要大块连续的内存块 插入删除元素的效率很低 2.2链表说明 看完了数组,回到我们的链表: 链表是离散存储线性结构 n个节点离散分配,彼此通过指针相连,每个节点只有一个前驱节点,每个节点只有一个后续节点,首节点没有前驱节点,尾节点没有后续节点。 链表优点: 空间没有限制 插入删除元素很快 链表缺点: 存取速度很慢 链表相关术语介绍,我还是通过上面那个图来说明吧: 确定一个链表我们只需要头指针,通过头指针就可以把整个链表都能推导出来了~ 链表又分了好几类: 单向链表 一...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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